論文の概要: Learning Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds with Random Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02389v1
• Date: Tue, 6 Jul 2021 05:08:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-07 13:56:24.329671
• Title: Learning Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds with Random Sampling
• Title（参考訳）: ランダムサンプリングによる大規模点雲の意味セグメンテーションの学習
• Authors: Qingyong Hu, Bo Yang, Linhai Xie, Stefano Rosa, Yulan Guo, Zhihua Wang, Niki Trigoni and Andrew Markham
• Abstract要約: 我々はRandLA-Netを紹介した。RandLA-Netは、大規模ポイントクラウドのポイントごとの意味を推論する、効率的で軽量なニューラルネットワークアーキテクチャである。 我々のアプローチの鍵は、より複雑な点選択アプローチではなく、ランダムな点サンプリングを使用することである。 我々のRandLA-Netは、既存のアプローチよりも最大200倍高速な1回のパスで100万ポイントを処理できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.464516118826765
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We study the problem of efficient semantic segmentation of large-scale 3D point clouds. By relying on expensive sampling techniques or computationally heavy pre/post-processing steps, most existing approaches are only able to be trained and operate over small-scale point clouds. In this paper, we introduce RandLA-Net, an efficient and lightweight neural architecture to directly infer per-point semantics for large-scale point clouds. The key to our approach is to use random point sampling instead of more complex point selection approaches. Although remarkably computation and memory efficient, random sampling can discard key features by chance. To overcome this, we introduce a novel local feature aggregation module to progressively increase the receptive field for each 3D point, thereby effectively preserving geometric details. Comparative experiments show that our RandLA-Net can process 1 million points in a single pass up to 200x faster than existing approaches. Moreover, extensive experiments on five large-scale point cloud datasets, including Semantic3D, SemanticKITTI, Toronto3D, NPM3D and S3DIS, demonstrate the state-of-the-art semantic segmentation performance of our RandLA-Net.
• Abstract（参考訳）: 大規模3次元点雲の効率的なセマンティックセグメンテーションの問題について検討する。 高価なサンプリング技術や計算的に重い前/後処理ステップに頼ることで、既存のアプローチのほとんどは、小規模のポイントクラウド上でのみトレーニングと運用が可能である。 本稿では,大規模クラウドに対して,ポイントごとのセマンティクスを直接推論する,効率的かつ軽量なニューラルネットワークであるRandLA-Netを紹介する。 私たちのアプローチの鍵は、より複雑なポイント選択アプローチではなく、ランダムなポイントサンプリングを使用することです。 驚くべき計算とメモリ効率は高いが、ランダムサンプリングは偶然キー機能を破棄することができる。 そこで我々は,各3次元点に対する受容場を徐々に増加させ,幾何学的詳細を効果的に保存する,新しい局所的特徴集約モジュールを提案する。 比較実験により、我々のRandLA-Netは、既存のアプローチよりも最大200倍高速な1回のパスで100万ポイントを処理できることがわかった。 さらに、semantic3d、semantickitti、トロント3d、npm3d、s3disを含む5つの大規模ポイントクラウドデータセットに関する広範な実験により、randra-netの最先端セマンティックセグメンテーション性能が実証された。

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